实用生物统计学

出版时间：2012-8  出版社：科学出版社  作者：顾志峰、叶乃好、石耀华  页数：306  字数：481750  
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内容概要

《实用生物统计学》主要针对生命科学研究领域中的常见问题，以生物统计学的基础理论知识、试验资料的收集整理、资料的统计分析和试验设计为主线来安排主要内容。每章内容先以具体的科学问题引出相应的生物统计学问题，然后对其基本理论进行介绍，结合相应的统计软件（包括SPSS、DPS、Minitab、Excel等）对实际问题进行具体分析，同时采用截图法对具体使用的统计方法进行直观形象的介绍，最后结合专业知识对分析结果进行科学阐释。《实用生物统计学》的设计和编排使每位读者能够很清晰地理解每个问题的解题要领，科学合理地选用相应的统计软件来分析和解决实际问题，同时能够很直观、形象地掌握每种软件的使用方法和技巧。
《实用生物统计学》可供高校的本科、专科生作为生物统计的教材使用，也可供科研工作者、教师和研究生作为工具书使用。

作者简介

顾志峰、叶乃好、石耀华

书籍目录

前言第1章 绪论1.1 生物统计学的定义1.2 生物统计学的重要理论基础1.3 生物统计学的作用1.4 生物统计学的特点及其学习方法复习思考题第2章 数据的整理与分析2.1 常用统计学术语2.2 试验资料的整理2.3 试验数据的描述性统计2.4 试验数据中异常值的分析复习思考题第3章 概率分布与抽样分布3.1 概率基础知识3.2 概率分布3.3 二项分布3.4 泊松分布3.5 正态分布3.6 正态分布的检验3.7 统计量的分布复习思考题第4章 统计推断4.1 假设检验的原理与方法4.2 单样本平均数的u检验4.3 单样本平均数的t检验4.4 成组数据平均数比较的t检验4.5 成对数据平均数比较的t检验4.6 方差的假设检验4.7 样本频率的假设检验4.8 参数的区间估计与点估计复习思考题第5章 χ2检验5.1 适合性检验5.2 独立性检验复习思考题第6章 方差分析6.1 方差分析的相关术语6.2 方差分析的原理6.3 均值间的两两比较6.4 单因素方差分析6.5 二因素方差分析6.6 统分组(嵌套)资料的方差分析6.7 方差分析的基本假定与数据转换复习思考题第7章 非参数检验7.1 符号检验7.2 符号秩检验7.3 多个样本比较的非参数检验7.4 Jonkheere-Terpstra检验7.5 Friedman检验7.6 Kendall协同系数检验7.7 二元响应的Cochran检验7.8 秩相关复习思考题第8章 一元回归与相关分析8.1 回归的概念8.2 一元直线回归与相关8.3 一元曲线回归与相关8.4 一元多项式回归曲线复习思考题第9章 多元统计分析9.1 多元方差分析9.2 多元线性回归与多元相关分析9.3 逐步回归9.4 通径分析9.5 聚类分析9.6 判别分析9.7 主成分分析9.8 因子分析复习思考题第10章 协方差分析10.1 单因素协方差分析的步骤复习思考题第11章 试验设计11.1 实验设计的内容与作用11.2 试验设计的基本原理11.3 试验设计的主要方法复习思考题参考文献

章节摘录

版权页：   插图：   （1）总和转换。每个观测值除以该列数据的总和，这样转化后的变量和为1。 （2）中心化。先求出每个变量的平均值，每个观测值减去均值。变换的结果使每列数据之和均为0。 （3）Z分数。先求出每个变量的平均值，每个观测值减去均值，再除以标准差，这样转换后的变量均值为0，标准差为1。DPS中称为标准化转换。 （4）—1～1。观测值中有负数，对每个观测值除以极差，这样把数据都转换到—1～1的范围内。 （5）0～1。每个观测值减去该列最小值再除以极差，这样把数据都转换到0～1的范围内。DPS中称为规格化转换。 （6）均值为1。每个观测值除以平均值，这样转换后的变量均值为1。 （7）标准差为1。由每个观测值除以标准差。 （8）对数转换。如果观测值大于0，每个观测值取对数，具有指数特征的数据结构就可转换为线性数据结构。 2.计算相似系数或距离 研究变量或样本之间的亲疏程度的指标有两种，一种称为相似系数，性质越近的相似系数越接近1或—1，彼此无关的样品相似系数接近于0，聚类时根据相似系数来归类；另一种是距离，如有n个样品，每个样品测定P个指标（变量），这样把每个样品看成P维空间中的一个点，计算点与点之间的距离，根据点之间距离远近来聚类。 对于连续变量，计算距离的方法有几类。 （1）欧氏距离、欧氏平方距离、切比雪夫距离、明氏距离。欧氏距离与切比雪夫距离是明氏距离的特化。当变量观测值相差悬殊时，明氏距离并不合理，需要对观测值标准化。明氏距离与变量的量纲有关，且没有考虑变量之间的相关性。 （2）马氏距离。马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯于1936年引入的，故称为马氏距离。马氏距离既排除了各指标之间相关性的干扰，而且还不受各指标量纲的影响。 （3）兰氏距离。它是由Lance和Williams最早提出的，故称兰氏距离。此距离仅适用于观测值都大于0的情况，这个距离有助于克服各指标之间量纲的影响，但没有考虑指标之间的相关性。 （4）相似系数。包括COS相似度与pearson相关。 （5）X2（Chi—square）测度与（Phi—square）测度。这两种测度主要应用于计数变量。

编辑推荐

《实用生物统计学》的基本理论知识简练、通俗易懂，软件使用直观形象，以问题和例子为引，采用启发式方法引导学生来学习统计学知识，并促使学生能将其应用在生物学的数据的规律寻找中。《实用生物统计学》中例题和复习思考题选自权威专业期刊上新近的研究实例，以具体的科学问题引出相应的统计学问题。

用户评论 (总计6条)

•   伽莫夫的明珠，书很好！建议多读读
•   不错哦不错不错哦不错
•   卖这么贵，不值啊
•   期望很大，结果内容太一般了！还那么贵，不值。
•   东东还可以，自己选择的商品，不太实用，是自己的失误
•   内容详尽，适合教学使用。